Re: [請益] AI最後一定會打敗一般人?
我想在這個論點上補充我的看法,就是
人的記憶不是完美的
人會選擇性記憶
而且這個記憶會隨著時間而減少權重
舉個例子
有一組單字100個,你都沒有用過
假如你就只有看過這一次
5個小時、一天後、一週後、一年後
你能每次都寫出同樣的100個單字嗎?
你每次忘記的字、記得的字會一樣嗎?
這答案是否定的
然後電腦沒有這個問題
電腦每次輸出的值都一樣,也不會遺忘
所以一旦是基於過往經驗進行理性判斷的話
電腦機器永遠強過人腦
因為電腦會記得所有的案例並以此推導
而人大多會選擇時間點較近的判斷
而很少會能夠調出10年、20年前的這種深層記憶資料
舉個例子
大家都知道樂透中獎的機率
相信很多人高中數學也算過這機率了
但是一旦周圍的人在傳
這次的中獎機率“好像”比較高的言論時
你很容易就會被這跟“好像比較高”的記憶給引導
最後就跟著買了一張
忽略了以前自己曾經計算過的機率
而我認為這個記憶的選擇權重偏差
就是我們不理性的來源
※ 引述《musimed (謬及魅德)》之銘言
: 雖然大部分網友的看法都是AI在股市贏不了人腦,不過我的想法是相反的
: 以“超級績效”的作者Mark的投資法,其實是非常公式化的
: 首先透過軟體篩選出他要的股票(他書中說他是使用market smith)
: 然後上面出拜篩選出的股票,他再用“肉眼”判斷出符合他所謂“VCP”型態的股票
: 用“肉眼”判斷曲線分佈型態,相信厲害的工程師應該可以用machine learning辦到
: 接著,他會進一步查閱進入候選名單股票的財報
: 符合的股票會進入他的待買名單之中,一但股票出現了交易量和股價變化相對萎縮之
後
: 的“突破”,他就會買入。
: 而買入之後,什麼時候要賣Mark也是相當公式化,下跌的股票,他一定會在
: 6~8% (最多10%)時停損,沒有例外
: 上漲的飆股,他也有一定的賣出準則
: Mark在書中說,唯一會讓他投資犯錯的就是他自己的“情緒”以及“自以為是”
: 以前他控制不住自己主觀的意念,違背他自己訂下的準則時,曾經損失慘重
: 完全按照他的準則進出,完全不讓自己情緒干擾,反而都是陪小賺多
: 上述的所有準則,我相信AI要辦到完全沒問題,而且AI反而有人類沒有的優點
: 就是他完全不會受到情緒干擾
: 或許不是每一種方式AI都可以勝任,可能像是當日沖AI會慘賠也不一定
: 但我認為有些方法,AI的確可以辦到比人類厲害的程度
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Sent from BePTT on my ASUS_I01WD
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只會宣揚期望值比較高,沒人會相信機率比較高吧....
你以為完美的記憶力就能做出完美決策嗎
我認為記憶是其中一個影響非理性決策的因數而已
但是我並沒有說完美記憶就能做出完美決策
類神經網路一樣可能會忘記東西的喔
1
市場上絕大多數的成交量本來就是程式單 我以為這是常識 市場會那麼有效率也是因為太多程式單 不然外匯、虛擬幣、股市盤後交易 你以為每天都有人盯著盤在看買賣??? 越極短線越多程式單、每種程式單的設計不同37
號稱不可能被電腦打敗的應該是圍棋吧 : 現在科技日新月異,漸漸的AI會取代任何要演算的事情 : 就算是股市也一樣,現在只是數據資料庫還沒完備而已 : 他說他斷言,以後股市上也會是AI的天下 : 一般人很難在股市上賺錢2
股價可以看成是一個時間序列 目前時間序列的研究上有幾種常見的機器學習的方法 1. Hidden Markov Model (HMM) 2. RNN 3. LSTM16
不好意思 我是doiverson 自己的帳號弄丟了一陣子 現在還在站長那邊手動認證中 所以請人代po 我自己現在是在台大念c.s phd 領域應用就是在這一塊 因為現在太多領域以A.I為名義 募資拿錢做很多有的沒的專案 但希望大家能夠慢慢了解這一塊到底在幹嘛8
雖然大部分網友的看法都是AI在股市贏不了人腦,不過我的想法是相反的 以“超級績效”的作者Mark的投資法,其實是非常公式化的 首先透過軟體篩選出他要的股票(他書中說他是使用market smith) 然後上面出拜篩選出的股票,他再用“肉眼”判斷出符合他所謂“VCP”型態的股票 用“肉眼”判斷曲線分佈型態,相信厲害的工程師應該可以用machine learning辦到53
首Po今天去聽AI人工智慧演講的時候 演講者就說大家看AlphoGO 號稱不可能被電腦打敗的西洋棋,人腦也被打敗了 現在科技日新月異,漸漸的AI會取代任何要演算的事情 就算是股市也一樣,現在只是數據資料庫還沒完備而已
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